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扩散先验分布下Bayes多总体分类判别方法的构造

The design of bayesian classification and discrimination method among several populations based on diffuse prior distribution
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摘要 本文研究了各总体服从多元正态分布 ,其未知参数的先验分布均为扩散先验分布时 ,如何利用待判样品的预报密度函数、构造后验概率比并据此对样品进行分类与判别 ;此方法并不需要假设各总体分布的协方差相同 ,而且在预试样本容量较小时仍然可行。 In this paper,the authors study a method on how to classify a sample into one of the several known normal populations in terms of posterior probability ratio established by the samples predictive density functions when the unknown parameters prior distributions are diffuse prior distribution.The method doesnt require the consistency of each populations covariance and it remains valid when the training sample size is not very large.
出处 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2003年第1期33-37,共5页 Journal of Applied Statistics and Management
关键词 扩散先验分布 Bayes判别分析 多元统计 样品 后验概率 分类判别规则 prior distribution wishart distrbution discrimination analysis posterior probability ratio
  • 相关文献

参考文献1

  • 1张尧庭 方开泰.多元统计分析引论[M].北京:科学出版社,1998.134-139.

共引文献4

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